基于刚度最优区间的机器人搅拌摩擦焊工件位置优化方法

航空航天领域存在许多曲面工件需进行搅拌摩擦焊,工业机器人为三维空间曲线的搅拌摩擦焊接提供了一种相当有吸引力的选择,但是搅拌摩擦焊接过程中巨大的轴向力对工业机器人的搅拌头轴向刚度提出极高的要求。为了提高机器人在搅拌摩擦焊接过程中搅拌头轴向刚度,提出一种基于刚度最优区间的工件位置优化方法。首先,构建混联机器人的并联/串联机构刚度数据库,以减少刚度计算时间;其次,基于机器人搅拌头轴向刚度提出刚度最优区间的概念,作为优化指标;然后,在考虑无奇异、关节限位、关节连续性和工作空间约束的情况下,进行基于刚度最优区间的工件位置优化算法研究;最后,仿真和试验验证表明,该方法能够通过优化工件位置使机器人始终保持在搅拌头轴向刚度较优的位姿下进行焊接,显著提升了机器人在焊接过程中的焊接刚度。     

面向工业机器人的数字孪生建模精度补偿方法

针对现有工业机器人智能装备建模感知监测精度缺失,依靠理论参数建模精度低等问题,本文以工业机器人铣削系统为研究对象,构建了高精度光栅尺实时测量机器人关节转角的数字孪生监测系统,避免了齿轮间隙、编码器丢码等关节转角误差对数字孪生建模准确度的影响;根据MD–H运动学建模方法建立了数字孪生驱动模型,采用L–M算法对工业机器人建模参数进行辨识修正,减少了机器人数字孪生模型中几何误差的影响;开发了数字孪生交互系统平台,用以监测、控制物理空间的工业机器人铣削系统的作业运动。利用辨识后的机器人关节参数构建的数字孪生模型,使得工业机器人铣削系统运动点位的建模精度从±1.6905 mm提高到了±0.3304 mm,提高了4.12倍,表明本文针对工业机器人数字孪生建模方法的正确性和建模参数辨识方法对建模精度补偿的可行性。     

无人机GNSS/IMU组合导航系统完好性监测方法

针对民用无人机组合导航系统中,全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）均存在故障风险的情况,提出一种兼顾GNSS和IMU故障风险的组合导航系统完好性监测方法。该方法根据故障检测结果建立完好性风险模型,设计完好性风险需求分配方案并建立各故障模式的保护级反演模型,利用滤波新息表达过去历元故障偏差对定位误差的影响,解决故障起始历元和故障偏差取值未知的前提下保护级反演难题。典型无人机低空飞行作业场景下的仿真结果表明：该方法设计的保护级反演模型计算所得保护级可跟踪定位误差的变化趋势,对定位误差形成包络,从而保障组合导航系统的完好性。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

扑翼机器人机载视觉避障系统设计（英文）

扑翼机器人是一种高仿生度的飞行器,它可以执行军事侦察和民用监测任务。在执行这些任务时,避障是一种确保扑翼机器人安全的必要功能。本文设计了一种基于单目视觉的扑翼机器人自主避障系统,其中所有图像的处理计算均使用机载处理器实现。在这个系统中,机载处理器的质量被减至48 g,以便于扑翼机器人可以携带它稳定飞行。该系统的工作流程可以分为以下几步：首先,图像采集模块获取周围环境的视频图像;然后,机载处理器通过处理扑翼机器人第一视角的光流信息来计算方向舵角度和转弯方向;最后,飞控板接收计算结果并控制扑翼机器人避开障碍物。地面站对扑翼机器人飞行过程进行实时监测,实验结果验证了本文所设计的避障系统的有效性。     

航发叶片机器人磨削颤振检测方法

针对机器人磨削航发叶片过程中末端执行器颤振检测不及时的问题,提出一种基于排列熵的磨削颤振检测方法。利用滑动窗口算法计算颤振原始信号的连续排列熵值,通过排列熵经验阈值0.95判断机器人末端是否发生颤振。其中,采用基于序数模式的排列熵算法,很大程度上提高了排列熵特征的提取效率。当信号长度为10000时,所提出算法的排列熵的计算时间减小到约0.25 s,比传统排列熵算法的计算时间减小了一个数量级。数值模拟及试验结果表明,所提出的方法可以在颤振爆发前约0.48s检测出颤振,为采取颤振抑制措施争取了更多的反应时间。     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

基于可观测性的序列图像自主导航观测时序规划方法

针对行星着陆自主导航中图像处理计算负担重的问题,分析了序列图像自主导航的可观测性,并提出了一种观测时序规划方法。通过可观测性分析得到了在未知环境中使状态可观测的最少观测次数,这是切换观测陆标的边界条件。在此基础上,通过优化所构建的深度估计误差模型获得最佳观测间隔时间,从而自适应地规划观测时序,减少图像处理次数。仿真结果验证了可观测性分析的正确性,以及提出的观测时序规划方法的有效性,相比每个采样时刻均观测陆标,在不明显影响导航精度的条件下减少陆标观测次数45.9%,有效降低序列图像在线处理的计算负担,大幅提升未知环境中行星着陆器基于序列图像的自主导航能力。     

混沌直扩信号的抗盲估计传输方法

混沌直接序列扩频(DSSS)由于具有大容量、低截获率和物理层上的优良保密性,成为通信领域的研究重点,尤其可以为卫星导航系统提供安全、可靠的地址码.虽然混沌序列的随机特点增强了混沌直扩信号的保密性,但是随着系列盲解扩及混沌预测等技术的发展,传统的混沌直扩系统已经不能克服非授权用户对混沌模型的重构和非线性预测,因此抗盲估计...